English(EN) Deep Learning-based Semantic Segmentation of Dental Radiographs: Comparative Evaluation of PSPNet, DeepLabv3, UNet, and UNet++

UNet++ 在牙科放射影像分割方面领先深度学习模型

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-15 04:00

研究人员对 PSPNet、DeepLabv3、UNet 和 UNet++ 四种深度学习模型在牙科放射影像语义分割方面的性能进行了比较评估。该研究使用了 1269 张牙科放射影像，并使用 Dice 系数和交并比 (IoU) 等指标评估模型性能。结果表明，UNet++ 在 IoU 得分上达到了最高的 0.6719，Dice 值为 0.7869，展现了卓越的分割能力，尤其是在图像尺寸为 300x300 和批次大小为 16 的情况下。研究还探讨了图像分辨率和批次大小对不同架构模型准确性的影响，为自动化牙科放射影像分析的深度学习提供了见解。 AI

影响为医学影像分析的不同深度学习架构的有效性提供了见解，可能改进诊断工具。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Malithi Nawarathne, Nadeesha Herath Mudiyanselage Lihini Sangeetha · 2026-10-15 04:00

基于深度学习的牙科X光片语义分割：PSPNet、DeepLabv3、UNet和UNet++的比较评估

arXiv:2610.15061v1 Announce Type: cross Abstract: Accurate and efficient analysis of dental radiographs has become increasingly important for disease diagnosis and clinical decision making. In particular, dental radiographs segmentation plays a critical role as it is challenging …

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基于深度学习的牙科X光片语义分割：PSPNet、DeepLabv3、UNet和UNet++的比较评估

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